网络控制系统可以看作是一种离散的数字控制系统,因而采样周期会影响系统的性能。在保证系统稳定性的前提下,求得采样周期的全部可取值范围,将为实际应用以及其他领域的研究提供依据。同时,从降低采样频率节约系统资源的角度考虑,通过对控制器的设计来进一步研究采样周期稳定域也具有一定的实际意义。本文对超采样模式下网络控制系统控制器设计的出发点是基于系统镇定性的充要条件。因为采样序列至少含有两个子采样周期,因此,镇定性研究中会出现多维变量耦合的非线性矩阵不等式,目前为止还没有解析的方法对其进行设计求解。基于上述难点问题,同时受时滞系统中渐近行为分析方法的启发,本文将把渐近行为分析方法推广应用到网络控制系统中,从而进行控制器的设计及采样序列取值分布的研究。本文首先对时滞系统中的扰动分析思想及临界对的不同种类给予了具体说明,并针对单一临界对和临界虚根出现重根两种情况分别进行渐近行为描述,给出其分析方法及具体实例仿真说明。在此基础上进一步将渐近行为分析方法引入到网络控制系统中,给出网络控制系统中依据渐近行为分析方法进行系统参数设计的具体思路。其次,以渐近行为分析方法为基础,对于超采样模式下网络控制系统的控制器设计及镇定性研究给出具体可行的算法设计。算法设计中以传统单采样研究为基础,利用单采样模式下的采样周期上确界,进行超采样模式下采样序列的参数扫描,对于超采样模式下的临界稳定边界,本文将利用临界特征根的渐近行为分析进行控制器的局部迭代优化设计,从而得到采样序列取值分布的全部范围。最后,通过数值仿真验证了超采样模式下,网络控制系统控制器设计的有效性。针对控制器设计过程中的局部最优而非全局最优性,也给出了其保守性的说明。本文把渐近行为分析方法引入网络控制系统,在此基础上给出了相应的算法设计和反馈增益的设计方法,从而解决了多维变量耦合无法实现解析求解的传统难点问题,同时为以后系统的控制器设计及稳定性研究提供了新的设计思路。最后对全文做了总结,并提出了下一步的研究方向。